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Enregistrement W4407039710 · doi:10.3390/mi16020178

Development of Visibly Opaque Polyolefin Sheets While Preserving Infrared-Light Transparency

2025· article· en· W4407039710 sur OpenAlexafffund
Md. Saiful Hoque, Mehnab Ali, Xiaoruo Sun, Asad Asad, Patricia I. Dolez, James D. Hogan, Dan Sameoto

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesPublic Works and Government Services Canada
Mots-clésPolyolefinOpacityTransparency (behavior)InfraredMaterials scienceOptoelectronicsNanotechnologyOpticsComputer sciencePhysicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, FeO yellow, FeO light brown, and FeO dark brown-were each mixed with polyethylene (PE) wax in a 1:1 ratio and blended with LLDPE at concentrations of 1, 3, and 5 wt%. Tensile strength tests showed minimal changes at lower pigment concentrations, with values near that of pure LLDPE (14 MPa), and slight reductions at 5 wt%. IR transparency tests, conducted using both direct and reflected heat sources, showed that white-pigmented sheets maintained over 85% transparency, while colored pigments exhibited slightly reduced IR transmittance, ranging from 70% to 91%. Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) analysis confirmed that the critical IR transparency range of 8-12 μm remained unaffected with both pure and pigmented sheets. On the other hand, ultraviolet-visible (UV-VIS) testing showed that white-pigmented sheets experienced enhanced visible-light absorption with increasing pigment concentration and thickness, while color-pigmented sheets exhibited high opacity. Additionally, micro-structuring was performed on the LLDPE sheets to further modify their IR properties, which resulted in effective scattering of IR radiation. These findings highlight the potential of pigmented LLDPE sheets for applications requiring both visual opacity and IR transparency, such as thermal management and camouflage, as well as applications requiring tunable IR properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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